Azure Pipelines：uv 缓存

我已经写过有关如何使用 uv 加快 docker 构建速度的文章。今天，我想快速展示如何更快地构建 Python 项目的 CI。

uv 是一个很好的 pip 替代品，对于大多数项目来说，它可以作为直接替代品。它在解析和安装 python 包方面比 pip 快得多，这对于 CI 管道（或 docker 构建）尤其有用。更快的管道意味着更快的开发周转，这意味着更高的生产力。

如果您继续在管道中安装相同的包，您不妨在管道运行中重复使用 uv 内部使用的缓存。

管道中的缓存任务

为此，您必须在运行 uv venv 和 uv pip install 之前以及安装 uv 之后在 azure-pipelines.yml 中插入以下代码：

- bash: |
    echo "##vso[task.setvariable variable=uv-cache-path;]$(uv cache dir)"

- task: Cache@2
  displayName: Cache uv
  inputs:
    key: uv cache | "$(python.version)"
    path: $(uv-cache-path)

这会设置一个新的变量 uv-cache-path ，其中包含 uv 缓存的路径，然后它将缓存该路径以供连续的管道运行。我假设您将使用的 python 版本存储在名为 python.version 的变量中。您也可以直接将其替换为您使用的 python 版本。确保保留版本周围的引号，否则任务会将版本解释为路径。

修剪缓存

最后，我们可以使用一项新功能在上传之前修剪缓存。这将减少缓存的文件大小，从而使缓存的上传和下载速度更快，从而可能节省您的时间。您应该在管道作业结束之前运行 uv cache prune --ci：

- script: uv cache prune --ci

概括

总之，如果你想让你的Python管道更快，第一步应该是使用uv。您只需将 pip ... 调用替换为 uv pip ... 即可，看看这会使您的管道速度提高多少。

如果您安装了很多需要大量构建步骤的软件包，那么重新使用 uv 缓存可能是值得的。为此，您可以使用 Azure Pipelines 提供的 Cache@2 任务。

以上是Azure Pipelines：uv 缓存的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！